VERWENDUNG VON POSTGRESQL UND GRASS GIS IN EINER VIRTUAL APPLIANCE FÜR DATENBANKBASIERTE RASTERHALTUNG IN ILMS

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1 VERWENDUNG VON POSTGRESQL UND GRASS GIS IN EINER VIRTUAL APPLIANCE FÜR DATENBANKBASIERTE RASTERHALTUNG IN ILMS Christian Schwartze PGDay.eu Stuttgart Lehrstuhl für Geoinformatik, Geohydrologie und Modellierung Universität Jena 1

2 PROJEKT ILMS Integriertes Landschafts-Managementsystem Problem Nachhaltiges Landschaftsmanagement ILMS-Lösung: Integriertes Softwaresystem zur Erhebung und Verwaltung von Geodaten qualitativen und quantitativen Landschaftsbewertung prognostischen Modellierung von Management-Szenarien Entscheidungsunterstützung für eine nachhaltige Landschaftsbewirtschaftung Nutzer Ingenieure, Behörden, Planungsbüros Anwendungsbereiche Wasserwirtschaft, Kommunal- und Regionalplanung, Landwirtschaft, Forstwirtschaft, Umweltschutz, Katastrophenschutz, Forschung 2

3 ILMS Datenbankbezogene Schwerpunkte zentrale Datenhaltung PostgreSQL/PostGIS für Vektordaten Fernerkundung objektorientierte Methoden zur Informationsextraktion aus Satellitendaten (IMALYS) Datenspeicherung in PostgreSQL/PostGIS 3

4 ILMS Teilkomponenten FE Rasterspeicherung Softwareumgebung als Virtual Appliance verpackt (ILMSraster) Desktop- oder Server-Applikation einfache Verbreitung und kein Installationsaufwand, da vorkonfiguriert Virtualisierungssoftware z.b. VirtualBox schnell einsatzbereit durch Standardisierung QGIS-Client Auswahl an Appliances, z.b. unter (TurnKey Linux Virtual Appliance Library) (BitNami Application Stacks) 4

5 APPLICATION STACK ILMSraster Typ-2-Hypervisoren oberhalb eines Betriebssystems Applikation PostgreSQL - Datenspeicherung GRASS-GIS - Datenprozessierung Middleware Gast-OS Hypervisor OS Hardware Bibliotheken/Tools - Apache, GDAL, Python, Web Processing Service (WPS), UBUNTU JeOS Just Enough Operating System - minimiertes Ubuntu-Derviat - Kernel angepasst und optimiert für VMs Konfiguration ORACLE VirtualBox - Virtualisisierungssoftware (Umgebung für VMs) OVF Virtual Appliance 5

6 UMSETZUNG ILMSraster (1) Zielsetzung Vorbearbeitung der Rasterdaten durch GRASS-GIS Kachelung der Rasterszene Erzeugen eines Grid-Templates Quicklook-Generierung Leichtgewichtige Erweiterung der Datenbank ohne Ergänzung des Typensystems Abbildung von Rasterszenen auf Datenbanktabellen Abbildung von Kacheln auf Tabellenzeilen eine Python-Datenbankfunktion StoreImageData(xoff, yoff, xsize, ysize, xsize, ysize, grass_map) flexibel einsetzbar: einzelne Rasterkacheln, Quicklooks Binary Large Objects (BLOB s) und WKTraster? GRASS-GIS PostgreSQL 6

7 UMSETZUNG ILMSraster (2) Web Processing Service Verwendung von PyWPS Implementierung des OGC WPS in Python standardisiert die Beschreibung und Ausführung von entfernten Prozessen mit Fokus auf räumlichen Daten/Operationen native GRASS-Schnittstelle Python als Sprache zur Implementierung der GIS-Prozesse Prozesse Prozess- Initialisierung Prozessorientierte Metadaten Prozess- Konfiguration Definition der Ein- und Ausgabedaten Prozess- Definition Prozess-Implementierung zu implementieren Export: QGIS ILMS-DB Import: ILMS-DB QGIS... 7

8 UMSETZUNG ILMSraster (3) PyWPS-Prozess class Process(WPSProcess): Prozess-Initialisierung def init (self): WPSProcess. init (self, identifier = "import_img", title= "Grid Calculation", version = "0.1", statussupported = True) self.img = self.addcomplexinput(identifier = "img", title = "Raster image", abstract = Raster file for import", maxmegabites = "500", formats=[{"mimetype":"image/tiff"}]) Prozess- Konfiguration self.pyramids = self.addliteralinput(identifier = "pyramids", title = "Number of pyramid levels", type = types.inttype) self.gridsize = self.addliteralinput(identifier = "gridsize", title = "Block size in cells", type = types.inttype) [ ] self.debugout = self.addliteraloutput(identifier = "debug", title = "Debug Output", type = types.stringtype) def execute(self): self.cmd("r.in.gdal input=%s output=img location=newloc" %(self.img.value)) self.cmd("g.gisenv set=location_name=newloc") [ ] self.cmd("r.to.vect input=img_mask output=img_mask_v feature=area") [ ] self.cmd("db.execute ALTER TABLE ObereGera ADD COLUMN ax DOUBLE PRECISION ) [ ] self.cmd( awk... ) [ ] self.debugout.setvalue("info: " + self.cmd("g.gisenv LOCATION_NAME")) return Prozess- Implementierung 8

9 UMSETZUNG ILMSraster (4) Prozessanforderungen/Ziele Raster-Export: Kachelung verlustfreie Speicherung mit Komprimierung Auflösungsstufen (Pyramiden) Metadaten QGIS-Plugin Raster-Import Originalauflösung und Resampling Bounding-Box-Anfragen (BBox) QGIS-Plugin noch wünschenswert: Import von berechneten Karten (GRASS-Funktionen) flexible Ausschnitte (z.b. Einzugsgebiet, räuml. Modelleinheiten) 9

10 UMSETZUNG ILMSraster (5) Testdatensätze Obere Gera (GeoTiff) Thüringen (GeoTiff) hydrolog. Testgebiet 58.8 MB 8904 x 6914 Pixel 5m Auflösung 221 MB x Pixel 5m Auflösung 10

11 UMSETZUNG ILMSraster (6) Raster-Export Export in temporäre GRASS-Location (A) Erzeugen der Maske ( PG-Export-Tabelle) Ausblenden von NULL (Raster, A) location permanent cellhd A cell (fcell, dcell) erweitertes Overlay mit regelm. Grid (Vektor, B) B vector dbf WIND VAR DB_DRIVER: dbf DB_DATABASE: $GISDBASE/$LOCATION_NAME/$MAPSET/dbf/ Konvertierung/Export nach PostgreSQL/PostGIS v.out.ogr input=<grid> type=area olayer=oberegera dsn= PG:host=localhost dbname=ilmsraster[ ] format=postgresql 11

12 UMSETZUNG ILMSraster (7) Raster-Export GRASS SQL-Interface (externes Attributmanagement) DBF PG SQLITE MSYSQL ODBC Dbase-Dateien PostgreSQL SQLite MySQL UnixODBC-Datenquellen Keine Aggregate, keine mathematischen Funktionen Kompletter SQL- Support und UDFs Wechsel zwischen Vektor-Treibern möglich, ggf. Login db.connect driver=pg database= host=localhost,dbname=ilmsraster db.login user=postgres pass=postgres DB_DRIVER: pg DB_DATABASE: host=localhost dbname=ilmsraster Zugriff auf PostGIS-Funktionen Bearbeitung/Erweiterung des exportierten Grids: CAT WKB_GEOMETRY 86 POLYGON(( , , )) 12

13 UMSETZUNG ILMSraster (8) Raster-Export Erweiterungen der Grid-Tabelle Informationen über Extent einer Kachel nötig für Binärdaten-Export Grid-Tabelle obere_gera CAT WKB_GEOMETRY AX AY BX BY XOFF YOFF XSIZE YSIZE 86 POLYGON(( )) Spalten anlegen DATA_0 DATA_N \000\231\... \222\233\... db.execute ALTER TABLE ObereGera ADD COLUMN ax DOUBLE PRECISION Spalten füllen db.execute UPDATE ObereGera SET ax = X(POINTN(EXTERIORRING(wkb_geometry),2)) Bilddaten als BLOB in DATA_[0,..,N] 13

14 UMSETZUNG ILMSraster (9) Einfügen von Binärdaten Realisierung über UDF nutzt GDAL-Treiber für GRASS-Raster (ReadOnly) Definition der Raster über Pfad innerhalb GRASS-Location /tmp/pywps-2382/permanent/cellhd/oberegera GRASS-Location GRASS-Mapset Raster- Headerzeilen Aufruf in SQL Update: db.execute UPDATE ObereGera SET data_0 = ilms.storeimagedata(xoff, yoff, xsize, ysize, xsize, ysize, 'tmp/pywps-2382/permanent/cellhd/oberegera') Rasterkarte data_0: Daten in Originalauflösung PX (z.b.: 5m) data_n: Daten mit Auflösung (2 n *PX), über Kachelgröße (XSIZE, YSIZE) gesteuert: db.execute UPDATE ObereGera SET data_n = ilms.storeimagedata(xoff, yoff, xsize, ysize, (xsize/2^n), (ysize/2^n), 'tmp/pywps-2382/permanent/cellhd/oberegera') 14

15 UMSETZUNG ILMSraster (10) StoreImageData()-Funktion UDF in PL/Python ( untrusted ) Keine Einschränkungen in Implementierung IMPORT GDAL, PSYCOPG2 (PostgreSQL-Treiber) liefert BYTEA-Daten pro Kachel [ ] dataset = gdal.open(raster, GA_ReadOnly) band1 = dataset.getrasterband(1) scanline = band1.readraster(a, b, c, d, c, d, GDT_Byte) [ ] GDAL-ReadRaster(xoff, yoff, xsize, ysize, buf_xsize, buf_ysize) liest Rasterausschnitt flexibel in Buffer xsize(ysize) > buf_xsize(buf_ysize) Resampling einsetzbar für Originalauflösung, Auflösungspyramiden, Quicklooks 15

16 UMSETZUNG ILMSraster (11) Kachelgröße des Grids Problem ideale Kachelgröße (128, 256, 512?) Ergebnismenge einer BBox-Anfrage: überlappende Kacheln GDAL Merge große Kacheln geringere Anzahl zum Laden, hohes Datenaufkommen pro Kachel kleine Kacheln höhere Anzahl zum Laden, kleinere Datenaufkommen pro Kachel Auflösungsstufe (Raster-Import) abhängig von Anzahl der Kacheln in Ergebnismenge (?) 37.5 % 60 % 16

17 UMSETZUNG ILMSraster (12) Metadaten-Tabelle und Vorschaubilder Metadaten SQL-Update im Export-Skript Tabelle ilms_raster RASTER_ID DESC QUICKLOOK PYRA MIDS DX DY TYPE ORIG_X ORIG_Y WIDTH HEIGHT obere_gera EZG Obere Gera \203\226\ 252\210sh Byte Grid-Tabelle Previews/Quicklooks (im QGIS-Client) nötig für Auswahl des Rasterausschnitts (BBox) erstellt in GRASS-GIS als PNG (zuvor Resampling der Location) SQL-Update über StoreImageData() mit konstanten Ziel-Buffer PNG-Bildbreite: 250 Pixel db.execute UPDATE ilms_raster SET quicklook = ilms.storeimagedata(0, 0, 250, 212, 250, 212, 'tmp/pywps-2382/permanent/cellhd/oberegera') 17

18 UMSETZUNG ILMSraster (13) Binärdatenverwaltung in PostgreSQL TOAST PostgreSQL >= 7.1 The Oversized-Attribute Storage Technique Tabellenzeile > Blockgröße / 4 (1) Datenkomprimierung für Attribute vom Typ VARCHAR, TEXT, BYTEA (2) Datenauslagerung LargeObject-Schnittstelle (LO) PostgreSQL < 7.1 Verwendung serverseitiger LO- Funktionen zum Erzeugen, Einfügen, Lesen, Schreiben und Entfernen großer Datenobjekte Datenzerlegung auf System-Tabelle pg_largeobject in Tabelle pg_toast_<oid> und mehreren Datensätzen, transparent 18

19 UMSETZUNG ILMSraster (14) TOAST-Daten in PostgreSQL Grid-Tabelle obere_gera CAT DATA_0 DATA_1 DATA_2 51 \222\233\... 8 KB 32 KB TOAST-Tabelle PG_TOAST_XXXXX CHUNK_ID CHUNK_SEQ CHUNK_DATA 1 Zeile ~ 2000 Bytes (TOAST_MAX_CHUNK_SIZE) SELECT pg_size_pretty(pg_total_relation_size( obere_gera )); pg_size_pretty MB LZW/LZW2- Komprimierung SELECT relfilenode FROM pg_class WHERE relname = obere_gera ; relfilenode Beispiel Obere Gera (~ 59 MB): (+ 2 Auflösungsstufen) SELECT relname, relpages FROM pg_class WHERE relname = pg_toast_ OR relname = pg_toast_340901_index OR relname = obere_gera ; relname relpages pg_toast_ pg_toast_340901_index 52 obere_gera 34 19

20 UMSETZUNG ILMSraster (15) QGIS QGIS-Client umfasst IMALYS-Schnittstelle (FE-Software) und ILMSraster (Raster- Schnittstelle) Plugin in Python und PyQt DB-Unabhängigkeit durch SQLObject 20

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